Чумаченко, Олена ІллівнаБондаренко, Тимофій Андрійович2024-09-192024-09-192024Бондаренко, Т. А. Інтелектуальна система для визначення аномалій на графіку крипторинку : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Бондаренко Тимофій Андрійович. – Київ, 2024. – 111 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69064Дипломна робота: 110 с., 10 рис., 6 табл., 48 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – графіки цін криптовалют. Предмет дослідження – методи та техніки машинного навчання для виявлення аномалій на графіках цін криптовалют. Мета роботи – розробка та оптимізація інтелектуальної системи для виявлення аномалій на графіках крипторинку, що сприяє забезпеченню стабільності та безпеки фінансових інвестицій. У дипломній роботі детально розглядаються різноманітні методології для ідентифікації аномалій, включаючи традиційні статистичні техніки, а також сучасні алгоритми, що базуються на машинному та глибокому навчанні. Особливу увагу приділено використанню нейронних мереж, які забезпечують ефективну обробку об'ємних даних і здатні виявляти складні і непрості зразки у поведінці ринку криптовалют. У роботі проведено аналіз, як різні зовнішні та внутрішні фактори впливають на точність і надійність використовуваних систем. Також визначено, які конкретні параметри можуть спотворювати результати аналізу, і на основі цього розроблено ряд рекомендацій. Ці рекомендації мають на меті оптимізувати процеси виявлення аномалій, що дозволить забезпечити більшу точність виявлення реальних аномалій та мінімізувати помилкові позитиви. Викладені методи і підходи сприяють зростанню ефективності виявлення аномалій та підвищують загальну надійність аналітичних систем на крипторинку.111 с.ukаномаліїкриптовалютиінтелектуальні системивиявлення аномаліймашинне навчанняглибоке навчанняаналіз данихнейронні мережіфінансові ринкичасові рядиanomaliescryptocurrenciesintelligent systemsanomaly detectionmachine learningdeep learningdata analysisneural networksfinancial marketstime seriesBachelor Thesis